データサイエンティストとは?年収は高いの?(国内編)

5G(第5世代移動通信システム)やエッジコンピューティングの登場で、超大容量データの収集と処理が可能となりました。その結果、蓄積されたデータを分析し傾向を調査したり、特徴量を算出して新しいビジネスの可能性を模索するなどのデータサイエンティストが注目されるようになりました。

今回は、日本国内におけるデータサイエンティストの年収や業務内容、求められるスキルを記事にします。

“5G”や”エッジコンピューティング”に関しては、下記の記事をご欄ください。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、「ビッグデータの分析および分析結果を元に、問題の解決や状況改善のための施策・立案を行う人」を示します。2007年~2008年以降に職種として加わった比較的新しい仕事です。

業務内容

■データの集約とフォーマットの最適化
膨大なデータを集約し、必要に応じて利用しやすいフォーマットへの改善を行います。

■データの分析
課題に対する原因を見つけ出し、改善のための仮説や検証を行います。

■レポートの作成
収集したデータのレポートを作成し、グラフ化することで見える化や客観的な視点を見出すツールとしても活用します。

■分析結果から改善に向けての立案
課題や原因に対しての改善策や、実験を行う分析結果の照合と結果に対する報告を行います。

仕事の案件によって具体的な内容は異なりますが、共通する部分としては「統計処理を行い、その情報を企業が利益を生むためにどうすべきか考え、予測されるビジネスを提案する」ことです。

企業にもよりますが、データサイエンティストはそのビジネスモデルを提案していくだけでなく、他のエンジニアやチームと一緒にその仕事を進めていきます。また結果の評価を行い、「どうしてこのようになったのか」「改善していくにはどうしたらよいのか」を考えていくことも求められるため、その会社のチームの一員として働けるようにその仕事に関する知識やスキルを求められることも多いです。

必要なスキルは?

ITスキル
論理的思考能力
分析能力、統計に関する知識
コミュニケーション能力

なんだ、結局コミュニケーション能力も必要なのか…と思われるかもしれませんが、そのとおりです。

“データを分析する人”と聞くと、引きこもって研究、パソコンと睨めっこのようなイメージを持つ人もいるかもしれませんが、会社の事業や業務を理解した上でのデータ分析を行う必要がでてきます。そのためには、ただデータを見るのではなく、業務の内容をヒアリングする能力も必要になってきます。

向き不向きがあるので、分業になっているケースがほとんどですが、上記のスキルを身に着けておくと評価されます。

ITスキルに関して掘り下げると話が広がりすぎますが、「実はExcel(エクセル)でやっているよ」という場合もあります。
データの整理や加工の際はExcel、その後はPythonやRやを用いた統計処理に向いたプログラミング言語で処理を行います。

データサイエンティストの平均年収はどのくらい?

データサイエンティストの年収は、DODA調べによると、528万円のようです。(2018年10月31日に時点)

他の職種・平均との比較

日本の平均年収:422万円
システム開発・運用:490万円
マーケティング:513万円

データサイエンティストは職業として確立されてまだ日が浅い職種ですが、日本の平均年収と比べて106万円も多く、社会において需要が大きい職業であることがうかがえます。同じようにコンピューター関連のシステム開発やマーケティングも年収よりも高い傾向になっています。

冒頭でも述べましたが、超大容量データの収集と処理が格段に上がっています。データサイエンティストは今後も更に求められる職種だと言えます。

実際に今からデータサイエンティストを目指すなら…

すでにエンジニアの方で、かつエンジニア・研究者気質の方は、データ解析で用いられるPythonの勉強から始め、統計学→モデル化→レポーティング能力→事業・業務分析の順などで下から積み上げるほうが身につきやすいと思います。

営業やコンサルタントの方は、レポートディングや事業・業務分析の経験を積み、Excelでできるデータの整理、分析からはじめ、モデル化→統計学→プログラミングの順で進めるほうが身につきやすいと思います。

ぜひ、この機会に勉強してみてください!

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